Comparison of Biobutanol Production Pathways via Acetone–Butanol–Ethanol Fermentation Using a Sustainability Exergy-Based Metric
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The incorporation of sustainability aspects into the design of chemical processes has been increasing since the last century. Hence, there are several proposed methodologies and indicators to assess chemical facilities through process analysis techniques. A comprehensive assessment involving economic, environmental, safety, and exergy parameters of two alternatives for butanol production from Manihot esculentaCrantz (cassava waste) is presented in this study. The modeling of process topologies involved using Aspen Plus software. Topology 1 generated a product flow rate of 316,477 t/y of butanol, while this value was 367,037 t/y for topology 2. Both processes used a feed flow of 3,131,439 t/y of biomass. This study used seven technical indicators to evaluate both alternatives, which include the return of investment, discounted payback period, global warming potential, renewability material index, inherent safety index, exergy efficiency, and exergy of waste ratio. Otherwise, this study implemented an aggregate index to assess overall sustainability performance. The results revealed that topology 2 presented higher economic normalized scores for evaluated indicators, but the most crucial difference between these designs came from the safety and exergetic indexes. Topology 1 and topology 2 obtained weighted scores equaling to 0.48 and 0.53; therefore, this study found that the second alternative gives a more sustainable design for butanol production under evaluated conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».